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基于计算智能的结构损伤识别研究

1 绪论第1-34页
   ·背景及意义第13-16页
   ·损伤识别技术分类第16-19页
   ·基于振动的全局损伤识别技术第19-24页
     ·振动分析基础第19-20页
     ·振动测量第20-21页
     ·损伤识别算法第21-24页
   ·智能诊断技术第24-29页
     ·基于神经网络的损伤识别第25-26页
     ·基于小波分析的损伤识别第26-28页
     ·基于遗传算法的损伤识别第28-29页
   ·基于振动的损伤识别需要解决的问题第29-31页
   ·论文主要研究内容第31-32页
   ·论文主要工作及意义第32-34页
2 混合正交微遗传算法第34-50页
   ·引言第34页
   ·遗传算法第34-39页
     ·遗传算法的基本流程第34-35页
     ·遗传算法的改进第35-36页
     ·微遗传算法第36页
     ·正交遗传算法第36-39页
   ·局部搜索算法第39-40页
     ·局部搜索算法的基本流程第39页
     ·Solis-Wets局部搜索算法第39-40页
   ·混合正交微遗传算法第40-49页
     ·混合优化策略第40-41页
     ·混合正交微遗传算法第41-45页
     ·算例第45-49页
   ·本章小结第49-50页
3 基于模态参数的子结构损伤识别第50-65页
   ·引言第50页
   ·基于模态参数的结构损伤识别第50-54页
     ·基于模态参数的优化模型第50-51页
     ·基于柔度阵的优化模型第51页
     ·识别步骤第51-52页
     ·算例第52-54页
   ·基于子结构的损伤识别方法第54-59页
     ·子结构法第54-55页
     ·算例第55-57页
     ·子结构方法的有效性第57-59页
   ·基于修正模态参数的子结构损伤识别第59-64页
     ·基于修正模态参数的识别模型第59-61页
     ·基于修正柔度阵的识别模型第61-62页
     ·算例第62-64页
   ·本章小结第64-65页
4 基于频响函数的结构损伤识别第65-84页
   ·引言第65页
   ·基于主成分压缩FRF的结构损伤识别第65-72页
     ·主成分分析第65-66页
     ·频响函数的计算第66-67页
     ·优化的数学模型第67-69页
     ·识别步骤第69页
     ·算例第69-72页
   ·独立成分分析第72-77页
     ·独立性定义第72页
     ·ICA定义第72-73页
     ·ICA估计原理第73-75页
     ·ICA算法第75-77页
   ·基于ICA特征提取的子结构损伤识别第77-83页
     ·基于ICA的故障诊断技术第77-78页
     ·人工神经网络第78-79页
     ·Latin Hypercube采样第79-80页
     ·基于ICA特征提取和神经网络的结构损伤识别第80-81页
     ·算例第81-83页
   ·本章小节第83-84页
5 基于小波包的损伤特征提取与识别第84-110页
   ·引言第84页
   ·小波理论第84-88页
     ·傅立叶变换和短时傅里叶变换第84-85页
     ·连续小波变换第85-86页
     ·离散小波变换第86-87页
     ·多分辨率分析与正交小波变换第87-88页
     ·小波包第88页
   ·基于小波包能量曲率变化的结构损伤识别第88-103页
     ·小波包能量及其曲率变化第88-90页
     ·损伤识别方法及其步骤第90页
     ·基于简支梁的损伤识别第90-100页
     ·基于桁架的结构损伤识别第100-103页
   ·试验分析与验证第103-109页
     ·试验设备第104-105页
     ·试验步骤第105-107页
     ·数据采集及处理第107-108页
     ·识别结果第108-109页
   ·本章小结第109-110页
6 结论与展望第110-113页
   ·全文工作总结第110-111页
   ·展望第111-113页
参考文献第113-121页
攻读博士期间发表的论文第121-122页
论文创新点摘要第122-123页
致谢第123-124页
附录A 完整结构的加速度响应曲线第124-126页
附录B 损伤后结构的加速度响应曲线第126-128页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第128页

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